编码知识预备ASCII码 1、共计128字符； 2、8bit即单字节字符； 3、最高位前面统一规定为0； 4、例如：65（二进制0100 0001）是A。 非ASCII码 1、什么是非ASCII码？ 英语用128个符号编码就够了，但是用来表示其他语言，128个符号是不够的。 Unicode 1、什么是Unicode？ Unicode当然是一个很大的集合，现在的规模可以容纳100多万
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2024-07-15 16:00:43
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Storm实时数据处理 一，storm概念 Storm是一个分布式的，可靠的，容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm集群的输入流由一个被称作spout的组件管理，spout把数据传递给bolt， bolt要么把数据保存到某种存
接触并使用了java8 特性的大家伙儿，对于集合的一些操作估计都已经得心应手了。那就是使用集合操作的相关的Stream的api。Stream是什么呢？在api中说，她是支持对元素进行并行或者顺序操作的一个序列。我们直接上源码：List<String> words = Arrays.asList("i", "love", "you", "my", "friend", "and"
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2023-12-14 11:04:57
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1、 背景当前互联网、金融、政府等行业，活动流数据几乎无处不在。对这种数据通常的处理方式是先把各种活动以日志的形式写入某种文件，然后周期性地对这些文件进行统计分析。活动流数据的这种处理方式对实时性要求越来越高的场景已经不在适用并且这种处理方式也增加了整个系统的复杂性，为了解决这种问题，分布式开源消息系统Kakfa已被多家不同类型的公司 作为多种类型的数据管道和消息系统使用。Ka
# Kafka入库Hive流程
## 1. 概述
在本文中，我们将讨论如何使用Kafka将数据实时入库到Hive中。Kafka是一个分布式流处理平台，用于发布和订阅流数据。而Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构，用于数据提取、转换和加载。
## 2. 流程图
下面的甘特图展示了Kafka入库Hive的整个流程。我们将按照这个流程逐步介绍每个步骤。
```mermaid
gant
原创
2023-10-31 10:11:56
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# Kafka 到 Hive 的数据入库实现指南
在现代数据架构中，将数据从一个系统流转到另一个系统是至关重要的。本文将引导你如何将 Kafka 中的数据存储到 Apache Hive。我们将通过一个表格清晰地展示整个流程，并使用代码示例详细说明每一步。最后，我们将用流程图和旅行图辅助说明整个过程。
## 1. 流程概述
首先，让我们看看整个过程的步骤：
| 步骤号 | 步骤
# Kafka 入库 MySQL 的完整流程解析
在现代数据处理架构中，Kafka 和 MySQL 是非常常见的两种技术。Kafka 作为一种高吞吐量的消息队列系统，能够处理大量的数据流，而 MySQL 则是一种广泛使用的关系型数据库。将 Kafka 中的数据流入 MySQL 数据库是许多应用场景的需求，以实现数据的持久化存储以及后续的查询分析。
如何将 Kafka 的数据流转至 MySQL
一、实时业务指标分析1.业务 业务： 订单系统---->MQ---->Kakfa--->Storm 数据：订单编号、订单时间、支付编号、支付时间、商品编号、商家名称、商品价格、优惠价格、支付金额 统计双十一当前的订单金额，订单数量，订单人数 订单金额（整个网站，各个业务线，各个品类，各个店铺，各个品牌，每个商品架构支付系统+kafka+storm
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2023-12-12 12:44:44
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ost36:2181,host37:2181,host38:2181 bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper host34:2181,host36:2181,host37:2181,host38:2181 --
原创
2023-04-20 17:05:30
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t>(NimbusClient.java:36)at backtype.storm.utils.NimbusClient.getConfiguredClient(NimbusClient.java:17)at backtype.storm.utils.Utils.
原创
2023-04-21 01:04:30
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1.依赖<dependency> <groupId>org.apache.curator</groupId...
原创
2022-08-01 20:24:24
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原创
2023-04-26 13:36:09
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# 如何实现Storm与Kafka的集成
在现代大数据处理架构中，Apache Storm和Apache Kafka的结合被广泛使用。Storm是一个实时流处理框架，而Kafka是一个高吞吐量的消息队列。这篇文章将为刚入行的小白详细介绍如何实现Storm与Kafka的集成。
## 整体流程
下面是实现Storm与Kafka集成的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----
原创
2024-10-19 04:37:23
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# Kafka与Storm的配置与集成
## 简述
Kafka是一个分布式流处理平台，它可以用于高吞吐量的数据管道和流式数据处理。Storm则是一个实时计算框架，适合用来处理流式数据。将Kafka与Storm结合，可以实现高效的数据处理与分析。在这篇文章中，我们将深入探讨如何进行Kafka和Storm的配置，提供完整的代码示例，并展示如何利用Mermaid语法展示甘特图与类图。
## 配置K
在当今大数据浪潮中，Storm作为一种强大的流处理框架，广泛用于实时数据处理。而Kafka则是一种高吞吐量的消息队列，可用于构建实时数据流应用。在这个背景下，融合Storm和Kafka的消费能力，成为了很多企业追求高效数据处理的选择。
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[Kafka生产消息]
B --> C[Storm消费者拉取消息]
Kafka 和 Storm 是两个广泛使用的大数据流处理框架，企业往往将这两者结合来构建实时数据处理管道。然而，在实际应用中，开发者可能会遇到集成与调试等方面的问题。以下是对如何解决“Kafka 和 Storm”问题的详尽记录。
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### 背景定位
在某个金融科技项目中，团队需要实时处理用户交易数据并进行分析。然而，随着系统的负载增加，出现了数据丢失和延迟问题。
**时间轴（问题演进
# Storm 集成 Kafka 的深度解析
Apache Storm 是一个开源的实时计算框架，而 Kafka 是一个分布式流处理平台。将二者结合使用，可以实现高效的数据流处理。在这篇文章中，我们将探讨如何将 Storm 与 Kafka 集成，并通过代码示例来演示具体实现。
## Storm 和 Kafka 的背景
在现代数据处理架构中，实时数据流的处理变得越来越重要。Storm 在处理低
原创
2024-09-16 06:03:13
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Spark streaming 说明文档综述SparkStreaming 是一套框架。 SparkStreaming 是Spark核心API的一个扩展，可以实现高吞吐量，具备容错机制的实时流数据处理。 Spark Streaming 接收Kafka Flume HDFS Kinesis TCP sockets 等来源的实时输入数据，进行处理后，处理结构保存在HDFS，DB ，Dashboard等各
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2023-05-30 23:58:26
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背景
公司的系统是一个对外提供服务的接口，每一次调用日志都需要保存到hive中，以便后期做数据分析。每天的调用量在亿级，日志数据量100G以上，在量级还没有这么大的时候，采取的办法比较原始：直接通过log4j打印到日志文件，然后通过抽数工具同步到hive中，每天凌晨同步前一天的数据。随着量级增大，日志文件越来越大，每天抽数就要抽好几个小时，而且偶尔还由于网络问题等原因失败。
方案
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2023-08-21 21:30:51
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# Kafka入库Hive工具
## 引言
在大数据领域，Kafka和Hive是两个非常重要的组件。Kafka是一种分布式流数据平台，用于快速、可靠地处理实时数据流。Hive是一个数据仓库基础设施，用于数据的提取、转换和加载（ETL）。在实际应用中，我们通常需要将Kafka中的数据存储到Hive中进行分析和查询。本文将介绍如何使用Kafka入库Hive工具实现这一目标。
## Kafka入库
原创
2023-11-06 08:52:54
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